Metode Imputasi pada Data Debit Daerah Aliran Sungai Opak, Provinsi DI Yogyakarta

Fahmi Dhimas Irnawan, Indriana Hidayah, Lukito Edi Nugroho
{"title":"Metode Imputasi pada Data Debit Daerah Aliran Sungai Opak, Provinsi DI Yogyakarta","authors":"Fahmi Dhimas Irnawan, Indriana Hidayah, Lukito Edi Nugroho","doi":"10.22146/jnteti.v10i4.2430","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Ketersediaan data sumber daya air di Indonesia memiliki beberapa permasalahan yang kompleks terkait dengan kesempurnaan data. Permasalahan yang terjadi saat pendataan di beberapa instansi di Indonesia adalah kurangnya keakuratan dan kelengkapan data. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk imputasi nilai hilang, misalnya k-Nearest Neighbors Imputation (k-NNi) dan Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE). Tujuan makalah ini adalah membandingkan dan menemukan metode yang paling tepat dalam menggunakan dataset DAS Opak di Provinsi DIY. Karakteristik DAS Opak adalah berbentuk kipas atau melebar sehingga memberikan waktu konsentrasi yang lebih rendah dan menghasilkan aliran yang lebih tinggi. Hasil perbandingan validasi statistik, nilai rata-rata RMSE dan MAE, yang paling konsisten adalah metode k-NNi dengan nilai k = 28, sedangkan untuk perbandingan nilai R-Squared, metode k-NNi dengan nilai k = 28 mendapatkan nilai rata-rata terbaik sebesar 80%, disusul metode k-NNi sebesar k = 7 sebagai nilai k default dengan persentase 73%. Metode perbandingan MICE mendapatkan nilai persentase rata-rata terendah dari metode lainnya, yaitu sebesar 63%.","PeriodicalId":31477,"journal":{"name":"Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi","volume":"149 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i4.2430","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

Abstract

Ketersediaan data sumber daya air di Indonesia memiliki beberapa permasalahan yang kompleks terkait dengan kesempurnaan data. Permasalahan yang terjadi saat pendataan di beberapa instansi di Indonesia adalah kurangnya keakuratan dan kelengkapan data. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk imputasi nilai hilang, misalnya k-Nearest Neighbors Imputation (k-NNi) dan Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE). Tujuan makalah ini adalah membandingkan dan menemukan metode yang paling tepat dalam menggunakan dataset DAS Opak di Provinsi DIY. Karakteristik DAS Opak adalah berbentuk kipas atau melebar sehingga memberikan waktu konsentrasi yang lebih rendah dan menghasilkan aliran yang lebih tinggi. Hasil perbandingan validasi statistik, nilai rata-rata RMSE dan MAE, yang paling konsisten adalah metode k-NNi dengan nilai k = 28, sedangkan untuk perbandingan nilai R-Squared, metode k-NNi dengan nilai k = 28 mendapatkan nilai rata-rata terbaik sebesar 80%, disusul metode k-NNi sebesar k = 7 sebagai nilai k default dengan persentase 73%. Metode perbandingan MICE mendapatkan nilai persentase rata-rata terendah dari metode lainnya, yaitu sebesar 63%.
指责日惹奥帕克河地区流动数据的方法
印尼水资源数据的可用性与数据的完美有一些复杂的问题。印度尼西亚一些机构登记的问题是数据缺乏准确性和完整性。有一些方法可以用来指责失踪的价值,例如k-Nearest邻居Imputation (k-NNi)和Multivariate Imputation:被锁在Equation(老鼠)。本文的目的是比较和找出最合适的方法使用DIY省的DAS Opak数据。不透明河流域是扇子形状的特征或扩张使时间的浓度较低,产生更高的流动。平均成绩统计结果对比验证,RMSE和梅,最稳定的方法是在k-NNi R-Squared价值k = 28,至于可比性和k值= 28,k-NNi方法得到最好的平均成绩80%,其次是k-NNi k = 7大方法作为默认k值与比例为73%。老鼠的比较方法得到其他方法的平均百分比为63%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
24 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信